Автоматизация с AI ломается не на модели, а на плохом сценарии

Автоматизация с AI ломается не на модели, а на плохом сценарии

Если задача описана размыто, нейросеть делает «похоже на правду», но не то, что нужно. Поэтому сначала фиксируйте вход: откуда берётся данные, в каком формате нужен результат, что считать ошибкой. Без этого любая автоматизация превращается в ручную проверку с красивой оболочкой.

Для рабочих цепочек хватает трёх правил:
— один шаг = одна задача;
— на каждом шаге есть понятный шаблон ответа;
— после AI всегда стоит проверка: фильтр, правило, человек или вторая система.

Самые надёжные сценарии — там, где AI не принимает решение сам, а ускоряет рутину: суммирует обращения, размечает лиды, вытаскивает поля из текста, готовит черновик ответа. Чем меньше свободы у модели, тем меньше сюрпризов и выше повторяемость.

И ещё: не автоматизируйте хаос. Сначала опишите ручной процесс на бумаге, уберите лишние действия, а уже потом подключайте AI. Тогда схема работает стабильно и без постоянной «подкрутки».